夜间活动人群菜品AI推荐数据

夜间活动人群菜品AI推荐数据的应用场景主要体现在为夜间活动者、个人健康顾问以及餐饮服务商提供智能化、精准化的菜品推荐服务。通过分析夜间活动人群的基本信息和饮食习惯，AI模型能够为每位夜间活动者推荐符合其能量需求和健康考量的菜品，有助于丰富夜间活动者的就餐选择。对于个人健康顾问而言，通过本数据可以更好地了解夜间活动者的饮食习惯和营养摄入情况，从而提供更科学的饮食建议。餐饮服务商也能通过这些数据来调整菜单，确保菜品的多样性和营养均衡，满足不同夜间活动者的需求。1.数据收集和预处理：（1）从公司订单系统抽取用户ID、抽取时间、人群类别、年龄、性别、健康状况、饮食习惯。（2）通过数据清洗去除无效或错误记录，确保数据质量。
2.特征生成：根据人群类别、年龄、性别、健康状况、饮食习惯，使用Feature-engine工具进行特征转换，生成特征标签。
3.实时预测：运用经公司自行训练和部署的基于深度交叉网络（DCN）深度学习架构的夜间活动人群菜品智能推荐模型，根据生成的特征标签，对菜品进行实时预测和推荐。
4.结果解释：利用SHAP方法对推荐菜品进行解释，确保结构对用户的可理解性和可解释性。
5.评价优化：收集用户对推荐菜品的反馈，利用反馈数据对模型进行进一步的迭代和优化。